干货 | 126 篇 AI 原创文章精选（ML、DL、资源、教程）
林轩田机器学习基石笔记
【11】Linear Models for Classification
【14】Regularization
【15】Validation
林轩田机器学习技法笔记
【1】Linear Support Vector Machine
【2】Dual Support Vector Machine
【3】Kernel Support Vector Machine
【4】Soft-Margin Support Vector Machine
【10】Random Forest
【11】Gradient Boosted Decision Tree
【12】Neural Network
【13】Deep Learning
【14】Radial Basis Function Network
【16】Finale
吴恩达深度学习专项课程笔记
神经网络与深度学习：
【1】深度学习概述
【2】神经网络基础之逻辑回归
【4】浅层神经网络
【5】深层神经网络
优化神经网络：
【1】深度学习的实用层面
【2】优化算法
构建机器学习项目：
【1】机器学习策略（上）
【2】机器学习策略（下）
卷积神经网络CNN：
【1】卷积神经网络基础
【2】深度卷积模型：案例研究
【3】目标检测
【4】人脸识别与神经风格迁移
序列模型RNN：
【1】循环神经网络（RNN）
【3】序列模型和注意力机制
机器学习各个击破
【1】机器学习中的维度灾难
【7】通俗易懂！白话朴素贝叶斯
【10】7 种回归方法！请务必掌握！
【12】划重点！通俗解释协方差与相关系数
【14】一份机器学习的自白书
【18】今日机器学习概念：感知机模型
【19】机器学习碎碎念：霍夫丁不等式
深度学习各个击破
【2】白话生成对抗网络 GAN！【附源码】
笔试题精选
机器学习技法：
【1】机器学习笔试题精选（一）
【2】机器学习笔试题精选（二）
【3】机器学习笔试题精选（三）
【5】机器学习笔试题精选（五）
【6】机器学习笔试题精选（六）
【7】机器学习笔试题精选（七）
资源、工具、教程
【4】我的机器学习入门路线图
【5】我的深度学习入门路线
【6】撒花！吴恩达《Machine Learning Yearning》完结！
【7】2018 NLP圣经《自然语言处理综述》最新手稿已经发布！
【8】Git 简洁教程：本地项目如何与 GitHub 互连？
【9】撒花！吴恩达《Machine Learning Yearning》中文版新鲜出炉！
【12】致考研！谈谈我是如何考上北大的
【13】8K 星！这可能是最适合你的 TensorFlow 教程
【14】火爆 GitHub 的《机器学习 100 天》，有人把它翻译成了中文版
【15】OpenCV 机器视觉入门精选 100 题（附 Python 代码）
【16】2019 深度学习框架大盘点！看 PyTorch、TensorFlow 如何强势上榜？
【17】51 个深度学习目标检测模型汇总，论文、源码一应俱全！
【18】火爆 GitHub 的 16 张机器学习速查表，值得收藏！
【19】重磅 | 19 页花书精髓笔记！你可能正需要这份知识清单
【20】这 28 张精炼图，将吴恩达的 deeplearning.ai 总结得恰到好处！
【21】10 门必修的机器学习名校公开课，旨在完善你的 AI 学习路线！
【22】重磅！PyTorch 中文手册已开源！理论、实践、应用都有了！
【23】3 个相见恨晚的 Google Colaboratory 奇技淫巧！
【24】吴恩达的 CS229，有人把它浓缩成 6 张中文速查表！
【26】6 个核心理念诠释了吴恩达新书《Machine Learning Yearning》
【27】火爆网络的《神经网络与深度学习》，有人把它翻译成了中文版！
【30】深度学习 500 问！一份火爆 GitHub 的面试手册
【33】737 页《吴恩达深度学习核心笔记》发布，黄海广博士整理！